Новости

Специфика бизнеса компании «Специальные Материалы» требует систематизации большого объема технической информации: помимо данных о клиентах CRM хранит характеристики материалов, параметры продукции и сведения о потенциальных закупках. Раньше менеджеру приходилось самостоятельно анализировать письмо, определять, каких сведений не хватает, и начинать переписку с уточняющими вопросами. Только после нескольких итераций запрос можно было передать на расчет стоимости.

Для автоматизации этого процесса специалисты Rightex разработали коннектор для интеграции CRM с различными LLM-моделями. С выходом обновления BPMSoft 1.9 механизм подключения всех популярных LLM стал доступен в платформе «из коробки». Теперь система самостоятельно анализирует содержание обращения, сопоставляет его с номенклатурой компании и проверяет наличие обязательных параметров. Если информации недостаточно, клиент получает запрос на уточнение. Менеджер подключается к работе после того, как в заявке заполняются все необходимые сведения для проверки наличия продукции и расчета стоимости производства.

Такой же подход применили для «умной» сортировки входящей почты. ИИ автоматически определяет, относится ли письмо к клиентскому запросу, является спамом или коммерческим предложением сторонних организаций, что позволяет сократить объем ручной обработки корреспонденции.

В рамках проекта специалисты внедрили и другие ИИ-инструменты. Для поиска потенциальных поставщиков был создан парсер, который сканирует сайты отраслевых площадок, выставок и конференций, извлекает контакты и создает карточки потенциальных контрагентов в BPMSoft. Еще одним нововведением стал конструктор ИИ-сценариев, позволяющий аналитикам самостоятельно создавать процессы обработки данных без доработки системы. Сотрудники могут задавать промпты для LLM, применять готовые модели для извлечения информации из неструктурированных документов и подключать внешние источники данных.

Также был реализован анализ накопленной истории продаж. Искусственный интеллект изучает данные о звонках, переписке, встречах и сделках, выявляет закономерности между действиями менеджеров и результатами продаж и формирует рекомендации для коммерческой команды. Дополнительно CRM интегрировали с системой учета рабочего времени CrocoTime, что позволило анализировать загрузку команды и выявлять возможности для увеличения продуктивности.

Проект стал фундаментом для долгосрочного развития цифровой среды предприятия. Компания продолжает совершенствовать сценарии использования искусственного интеллекта в связке с CRM BPMSoft, планируя расширять их применение в других коммерческих процессах.

Прибор работает по технологии SLAM (Simultaneous Localization and Mapping – одновременная локализация и построение карты). Во время движения специалиста сканер считывает геометрию окружающего пространства и фиксирует положение объектов, формируя трехмерное облако точек. Заявленная дальность работы прибора достигает 200 метров, поэтому часть измерений можно проводить дистанционно, без необходимости захода маркшейдера непосредственно в забой. Это повышает безопасность и сокращает время пребывания специалистов под землей. Высокая скорость съемки позволит быстрее выполнять необходимые замеры и сокращать связанные с ними простои горной техники.

3D-моделирование рудника даст более полную картину его фактического состояния. В цифровой модели будут отражены горные выработки со всеми особенностями их геометрии, углублениями и отклонениями от проекта, а также расположенные под землей коммуникации. Она позволит точнее учитывать объемы извлеченной горной массы и оценивать положение выработок в массиве относительно рудного тела. Сейчас модель Оленегорского подземного рудника ведется в двухмерном формате.

Данные сканирования также будут использовать для контроля качества горных работ. С их помощью специалисты смогут выявлять недоборы и переборы горной массы, контролировать разубоживание – снижение качества добытой руды из-за примешивания пустой породы, – а также анализировать отклонения фактических шпуров от проекта. Шпуры – это пробуренные в горной породе отверстия для размещения зарядов при проведении взрывных работ. Контроль их расположения относительно проекта позволяет оценивать качество бурения и повышать точность последующих горных работ.

Полное сканирование Оленегорского подземного рудника и формирование его 3D-модели планируется завершить в декабре 2026 года.

Результаты исследования, проведенного ГК ОТР, показывают, что работа вне офиса окончательно вошла в повседневную практику сотрудников. 54% респондентов совмещают офис и удаленную работу, еще 25% полностью или преимущественно трудятся из дома, приезжая в офис только при необходимости.

При этом сам формат работы большинство уже не воспринимает как проблему. 19% сотрудников назвали работу с использованием корпоративных цифровых сервисов очень комфортной, еще 51% — скорее комфортной, несмотря на отдельные сложности.

Основные трудности связаны не столько с необходимостью работать на расстоянии, сколько с качеством самой цифровой среды. 53% сотрудников периодически сталкиваются с техническими проблемами — зависаниями, низкой скоростью работы и ошибками интерфейса. Кроме того, 38% при удаленной работе сильнее ощущают отрыв от команды, а 29% отмечают сложности с коммуникацией.

На этом фоне надежность и скорость становятся важнее дополнительных функций. 72% участников исследования назвали главным требованием к корпоративным сервисам удобство и возможность быстро выполнять ежедневные задачи, 64% — стабильную работу без постоянных ошибок и зависаний. Еще для 38% важно одинаково комфортно пользоваться рабочими инструментами как дома, так и в офисе.

Стабильность остается и главным фактором доверия к корпоративному ПО. Для 75% сотрудников важнее всего, чтобы сервисы работали без постоянных сбоев. Защиту персональных данных выделили 39% респондентов, современный и удобный интерфейс — 22%.

При этом цифровые инструменты уже стали неотъемлемой частью рабочего дня. Корпоративной почтой и мессенджерами пользуются 89% сотрудников, сервисами видеоконференций — 79%, системами постановки задач — 52%, электронным документооборотом — 43%.

Большинство сотрудников видят в этих инструментах реальную пользу. 74% говорят, что корпоративные сервисы позволяют быстрее решать рабочие вопросы и получать доступ к необходимым документам. Для 56% важна возможность легко переключаться между домом и офисом без потери эффективности, а для 27% — быстрее принимать решения.

Одновременно сотрудники ожидают дальнейшего развития цифровой среды. 77% хотели бы пользоваться сервисами, документами, HR-функциями и рабочими приложениями через единое пространство. Еще 41% ждут более удобного мобильного приложения, 34% — более быстрого доступа к документам и справочной информации.

Исследование также показало, что российские компании продолжают работать в смешанном ИТ-ландшафте. 56% сотрудников сообщили, что их работодатели одновременно используют отечественное и иностранное программное обеспечение. Только 18% работают преимущественно на зарубежных решениях, а 16% — на российских.

Качество корпоративного софта влияет и на восприятие самого работодателя: 83% опрошенных отмечают связь между удобством цифровых сервисов и своим отношением к работе и компании. Это показывает, что после массовой адаптации к гибридному формату следующим вызовом для работодателей становится уже не организация удаленной работы как таковой, а качество цифрового рабочего места.

Раньше диспетчеры и машинисты подземной техники координировали действия по телефону. Теперь большая часть информации поступает автоматически в графический интерфейс и все сотрудники, задействованные в процессе, получают необходимые данные.

Система объединяет в себе информацию о работе техники и пунктов накопления руды. Если один из них заполнен или временно недоступен, программа автоматически предлагает технике другой маршрут. Это сокращает лишние перемещения и ожидания, что повышает темпы добычи руды.

В систему также встроена обратная связь от машинистов. Сотрудники могут оценить предложенный им маршрут или сообщить о препятствии на пути. На основе этих данных алгоритмы корректируются и повышается точность рекомендаций. Для удобства также запустили единый цифровой чат, который объединил диспетчеров, горных мастеров и машинистов. Через него сотрудники быстрее получают задания, сообщают о возникающих изменениях и координируют свои действия.

Система в режиме реального времени помогает управлять 50 пунктами сбора руды и более чем 60 единицами техники. Раньше для координации этих процессов требовалось гораздо больше ручной работы и телефонных переговоров. Теперь часть решений система принимает автоматически. С помощью этого проекта сократились организационные потери, связанные с перемещением техники и более чем 25 тыс. тонн за 7 месяцев 2026 года увеличены объемы добычи руды.

Обновление системы диспетчеризации стало частью масштабного проекта «Цифровая шахта», который реализуется на Яковлевском ГОКе. Сегодня в подземном руднике уже установлено более 300 камер, в том числе свыше 150 подключены к платформе искусственного интеллекта СОВА для автоматического выявления нарушений требований охраны труда и промышленной безопасности. Также развивается система Pitram, которая позволяет отслеживать статусы и показатели подземной техники в течение смены и оперативно реагировать на неисправности.

Ежемесячно в поддержку Т-Банка поступает около 19 млн обращений. Если классические чат-боты автоматизируют простые и заранее описанные запросы, то Афанасий способен разбираться в ситуации конкретного клиента и самостоятельно выполнять необходимые действия. Таким образом, ИИ-сотрудник берет на себя значительную часть рутинных операций, а специалисты получают возможность сфокусироваться на действительно сложных клиентских ситуациях, требующих оперативности реагирования, глубокого анализа, принятия решений и индивидуального подхода.

Другие чат-боты работают по заданным сценариям: они умеют только то, что было заранее предусмотрено разработчиками, а при отклонении от сценария передает диалог сотруднику. Афанасий устроен иначе. Он работает в тех же информационных системах, что и сотрудники поддержки, анализирует информацию и самостоятельно выполняет необходимые действия. ИИ-сотрудник обучается на примерах работы специалистов и перенимает лучшие практики, постепенно повышая качество обслуживания.

Это позволяет подключать Афанасия к обращениям, где ответ зависит от данных и ситуации конкретного клиента. Например: «Какая у меня ставка?» или «Куда ушли деньги с карты?». В таких случаях недостаточно выбрать заранее подготовленный ответ: необходимо разобраться в контексте обращения, найти информацию по конкретному клиенту и при необходимости выполнить определенные действия в банковских системах.

Афанасий работает в двух режимах. В автономном режиме он самостоятельно ведет обращение от начала до конца. Кроме того, он может взаимодействовать в режиме «второго пилота», выполняя только безопасные и простые действия, а при сложных ситуациях передавая управление человеку и показывая подсказки сотруднику. Человек сам выбирает, принимать совет или нет.

Еще одно преимущество технологии — скорость масштабирования. Полный запуск Афанасия на новый сценарий — от начала обучения до работы с реальными обращениями — сейчас занимает не более трех недель.

Сегодня Афанасий задействован в процессах, охватывающих около 30% всего клиентского обслуживания Т-Банка. В Т-Мобайле технология внедрена значительно глубже: с Афанасием работает 85% сотрудников поддержки. ИИ берет на себя часть их задач и высвобождает до 16% рабочего времени, которое сотрудники могут направить на решение более сложных обращений. За последний год показатель удовлетворенности клиентов качеством обслуживания Афанасия составил 79%. Целевой показатель на следующем этапе развития технологии установлен на уровне 84%. При этом развитие технологии не приводит к снижению качества обслуживания, а работа ИИ-сотрудника оценивается по тем же принципам, что и работа человека.

Следующий этап развития Афанасия — увеличение числа сценариев, в которых ИИ-сотрудник сможет самостоятельно или совместно со специалистом поддержки решать сложные клиентские задачи без снижения качества обслуживания.

Как отмечает Антон Логинов, директор по клиентскому опыту Т-Банка, задача не в том, чтобы заменить лучших сотрудников искусственным интеллектом, а в том, чтобы масштабировать их знания и опыт. Афанасий обучается на примерах работы специалистов, перенимает лучшие практики и помогает применять их в миллионах клиентских обращений. В результате экспертиза лучших сотрудников перестает быть ограниченной временем одного человека и становится доступной каждому клиенту. При этом сами специалисты освобождаются от части задач и могут направить свое время туда, где действительно необходимы их опыт, внимание и нестандартный подход.

По данным BI.ZONE SOC, наиболее распространенными агентами в инфраструктурах российских компаний являются Cursor (24%), Codex (24%), Copilot (17%) и Claude Code (8%). При этом наличие агента на рабочей станции еще не означает его активного использования. Исходя из оценки фактической активности, в топ-5 агентов входят Codex (54%), Claude Code (13%), Cursor (12%), Zed (9%) и OpenCode (9%). Такое различие показывает, что распространенность инструмента не всегда отражает его реальную востребованность и уровень потенциального риска.

Современные ИИ-агенты способны самостоятельно выполнять действия, взаимодействовать с внешними сервисами и получать доступ к корпоративным ресурсам. На практике такие системы часто имеют доступ к репозиториям исходного кода, облачным платформам, внутренним API, корпоративным документам и другим критически важным данным. В случае компрометации злоумышленники могут использовать эти возможности для получения доступа к инфраструктуре компании.

Актуальность угрозы подтверждается и на практике. В ходе одного из расследований специалисты BI.ZONE SOC обнаружили признаки компрометации рабочей станции: пользователь применял ИИ-агент для запуска задач на других компьютерах. Агент самостоятельно устанавливал наступательные инструменты и выполнял команды в целевых системах от имени пользователя. Подобные сценарии существенно осложняют работу специалистов по защите: им приходится дополнительно устанавливать, какие действия инициировал сам пользователь, а какие автономно выполнил агент.

Отдельный риск представляет shadow AI — использование сотрудниками ИИ-инструментов, плагинов и агентских компонентов без согласования со службами IT и кибербезопасности. В отличие от обычного программного обеспечения такие решения способны самостоятельно принимать решения, выполнять команды и работать с корпоративными данными, поэтому требуют отдельного контроля со стороны служб кибербезопасности.

Анализ комплексной телеметрии позволяет провести инвентаризацию ИИ-агентов и связанных с ними компонентов, однако выбор подхода к управлению такими инструментами остается за директорами по безопасности — ограничивать их использование или переводить в контролируемый контур с понятными правилами доступа.

«ЭРСО» последовательно развивает производственные и инженерные процессы и рассматривает ИИ как один из инструментов повышения эффективности бизнеса. Компания уже определила основные направления его применения. Следующим шагом стало понимание того, какие инициативы действительно способны принести измеримый бизнес-эффект. В промышленности наибольший потенциал связан с производственными и инженерными процессами, однако их внедрение требуют наиболее тщательной подготовки. Необходимо оценить качество и доступность данных, готовность ИТ-инфраструктуры и бизнес-процессов, а также возможность интеграции новых сервисов с существующими корпоративными системами. Кроме того, успешный пилот еще не означает, что решение можно масштабировать на всю компанию. Поэтому «ЭРСО» было важно выделить инициативы с наибольшим потенциалом для бизнеса и определить, какие изменения в данных, инфраструктуре и процессах потребуются для их внедрения и масштабирования.

Для проведения ИИ-аудита компания привлекла «Корус Консалтинг». При оценке ИИ-сценариев специалисты анализируют не только их технологическую реализуемость, но и потенциальное влияние на ключевые бизнес-процессы, ожидаемый экономический эффект и готовность компании к изменениям. Проект реализуется по собственной методологии ИИ-аудита. Его результаты формируются в KORUS AI — корпоративной ИИ-среде, которая позволяет централизованно управлять ИИ-инициативами, контролировать их развитие и последовательно масштабировать успешные сценарии на уровне всей компании.

В ходе анализа эксперты проведут интервью с представителями ключевых функциональных направлений и дополнят перечень сценариев применения ИИ с учетом отраслевой специфики и опыта реализации аналогичных проектов. Команда также проанализирует, как сотрудники уже используют ИИ-инструменты, и подготовит рекомендации по формированию единого управляемого контура. Он позволит ИТ-подразделению централизовать инициативы, установить единые правила их использования и создать условия для масштабирования наиболее эффективных решений.

Эксперты оценят каждый сценарий по нескольким критериям: потенциальный бизнес-эффект, техническая реализуемость, качество и доступность данных, готовность инфраструктуры и бизнес-процессов, а также необходимые организационные изменения. По итогам аудита «ЭРСО» получит оценку всех рассмотренных ИИ-сценариев, шорт-лист приоритетных проектов и дорожную карту их реализации. В ней будут определены последовательность запуска инициатив, необходимые ресурсы и компетенции, а также ключевые зависимости между проектами. Результаты аудита станут основой для формирования системной программы применения искусственного интеллекта в компании.

Служба заботы о клиентах «Купер» ежемесячно обрабатывает большое количество обращений от партнеров, мерчантов и b2c- и b2b-покупателей, около 75% из них в текстовых каналах и порядка 25% в голосе. Ранее боты компании были запущены на разных платформах, и их поддержку вели несколько команд. Переход на единую платформу автоматизации обращений Naumen Erudite обеспечил устойчивую и качественную поддержку большого трафика, а также снижение нагрузки на команду сопровождения.

В основе сервиса «Купер» лежит клиентоцентричный подход: интеллектуальные помощники на базе диалогового и генеративного ИИ персонализированно решают вопрос клиента с минимальным количеством усилий с его стороны. Агенты берут на себя участки диалога, где важны гибкость и вариативность, например, перенос заказа на другой слот или его отмена. Это повышает уровень автоматизации и индекс удовлетворенности клиентов (CSI): за год CSI вырос в чатах с 25% до 73%, в голосе — с 33% до 73%. Вопрос клиента с первого обращения (FCR) решается в 76% чатов и 90% звонков. Также комбинирование технологий позволяет компании ускорить сценаризацию сложных участков диалога и сохранить экономическую эффективность обслуживания.

ИИ-помощники не только качественно решают вопрос клиента, но и проявляют проактивность и автоматически выполняют действия, повышающие лояльность клиента. Например, если клиент использовал промокод в отмененном заказе, то ИИ-агент в чате автоматически возвращает его для повторного использования.

«Купер» продолжает развивать агентную модель сервиса. В планах компании переход от множественной автоматизации к универсальному агенту как единому слою решения клиентских задач. Управляющий агент будет опираться на контекст обращения, историю клиента, единую базу знаний и самостоятельно определять, как решить запрос: автоматически, силами оператора или через self-service. Это позволяет наращивать автоматизацию, сохраняя единые правила и предсказуемость ответов во всех каналах.

Ранее «Бургер Кинг» уже работал с Mindbox, но в 2023 году перешел на решение другого поставщика. Спустя почти три года сеть вернулась к сотрудничеству: за это время инфраструктура проекта сильно изменилась, обновился стек и мобильное приложение, поэтому платформу внедряли фактически с нуля.

Изначально команды закладывали переход к октябрю, потому что переносили не только коммуникации, но и весь процессинг, кассы, киоски, мобильное приложение и отчетность в хранилище данных. Для гостей сети переход прошел незаметно — переключение касс делали одномоментно, ночью, предварительно проверив функционал на тестовых группах сотрудников и проведя нагрузочные тесты.

Программа лояльности с бонусами-«коронами» уже полностью работает на Mindbox, а в августе сеть запускает триггерные цепочки коммуникаций. Данные о заказах в ресторанах, доставке и активности в мобильном приложении сводятся в единый профиль гостя, и на его основе команда запускает точечные персональные коммуникации — мобильные пуши, email и SMS.

На основе «Финансового архива» Directum завод развернул взаимодействие с «1С:Учет драгоценных металлов», «1С:ERP Управление предприятием», сервисом обмена «Контур.Диадок» и витриной данных «Контур.Налоговый мониторинг». В итоге компания снизила налоговые риски и смогла выполнить обязательства перед государством. Предприятие перешло на удаленную форму контроля, не прекращая работу ни одной из систем.

В результате проекта на заводе создали единый архив финансовых документов на базе Directum СЭД+, автоматизировали процессы согласования и подписания входящих и исходящих первичных учетных документов. Обеспечена бесшовная двусторонняя синхронизация Directum СЭД+ с 1С:ERP и создана единая база договоров и контрагентов. Удалось добилиться прозрачности жизненного цикла документов путем обмена статусами и ссылками на оригиналы документов между системами. Подготовлена инфраструктура для налогового мониторинга с помощью API, чтобы выгружать файлы из архива Directum СЭД+ в витрину данных Контур.Налоговый мониторинг и отражать в системе АИС «Налог-3» ФНС России.

Вступление в налоговый мониторинг не только помогло предприятию выполнить требования «Соглашения о защите и поощрении капиталовложений» (СЗПК) и быть участником специальных инвестиционных контрактов, но и облегчить работу сотрудников.